人工智能背景下计算机通信技术与电子信息技术的融合

全球数字化进程加速推进的宏观环境下，人工智能作为新一代通用技术范式，其算法优化能力与决策自主性对通信传输的实时性及电子设备的处理效能提出更高要求，5G/6G 移动通信标准中信道编码机制对深度神经网络的引入，验证了人工智能在提升频谱利用率与抗多径衰落方面的显著优势，同时物联网场景中万亿级传感节点的涌现，暴露出传统电子信息硬件在能效比与自适应能力上的局限，亟待通过存算一体芯片架构与可重构射频前端等电子信息技术寻求突破，这种双向需求牵引促使两类技术形成深度耦合的发展态势，进一步催生具备自主演进能力的智能通信生态系统，其影响范围正从数据中心核心层延伸至智慧交通、远程工业控制等关系国计民生的关键领域。

一、人工智能背景下计算机通信技术与电子信息技术融合发展的现状

（一）通信协议智能化重构进程加速

人工智能算法在通信协议优化层面的渗透主要体现为动态资源分配机制与自适应传输控制系统的广泛部署，传统通信网络中基于固定规则的流量调度模式正被深度强化学习驱动的智能决策框架取代，通过实时分析网络拓扑状态与业务需求特征，实现频谱资源利用率提升与传输时延压缩的双重目标，尤其在5G-A 与 6G 预研体系中，神经网络对信道编码方案的优化已从实验室仿真走向现网测试阶段，相关技术标准组织正在推进机器学习模型与传统通信协议的接口规范化工作，这种底层协议栈的智能化改造为高密度终端接入场景提供了核心支撑 [1]。

（二）电子设备感知交互能力持续进化

微电子技术与人工智能算法的协同创新推动传感终端向多模态融合感知方向演进，CMOS 图像传感器集成卷积神经网络加速单元的设计方案逐步成为智能摄像头标准配置，使得传统电子设备在保留基础数据采集功能的同时具备边缘端目标识别能力，MEMS 惯性传感器结合时序预测模型的应用则显著提升了工业设备振动监测的早期故障诊断精度，射频识别标签与微型环境传感器通过集成轻量级机器学习内核，正在构建具备自主环境适应能力的智能感知网络，此类硬件层面的智能化升级大幅降低了原始数据向云端传输的带宽压力。

（三）边缘计算基础设施智能化部署深化

为应对物联网场景中海量终端设备产生的实时数据处理需求，融合人工智能的边缘计算节点部署规模呈现指数级增长，电信运营商在基站侧部署的智能边缘服务器已具备运行视觉检测算法与语音识别模型的基础能力，工业现场通过将 LSTM 预测模型嵌入 PLC 控制器实现产线设备的预测性维护，分布式计算架构与联邦学习技术的结合使得跨区域边缘节点能够在不共享原始数据的前提下协同训练设备故障诊断模型，这种去中心化的智能处理体系正在成为缓解云计算中心负载压力的关键解决方案。

二、人工智能背景下计算机通信技术与电子信息技术融合面临的挑战

（一）智能算法与通信基设兼容困境

人工智能驱动的通信协议优化面临存量基础设施改造升级的技术壁垒，基于深度学习的动态频谱分配方案要求基站设备具备实时执行复杂矩阵运算的计算能力，现有 4G 核心网设备受限于传统 ASIC 芯片的固定逻辑架构难以满足毫秒级推理需求，运营商在网络切片部署过程中需兼顾传统 TDM 业务承载与智能调度的资源冲突问题，终端设备侧机器学习模型的频繁更新则导致空中接口信令开销激增，这种底层硬件资源与上层智能算法之间的断层严重制约了大规模智能通信网络的商业化落地进程 [2]。

（二）边缘智能设备能效平衡难题

物联网终端智能化升级带来的算力需求暴涨与有限电池容量的矛盾持续加剧，部署轻量级神经网络模型的传感设备虽能实现本地化目标识别功能，但其推理过程中 GPU 内核峰值功耗可达设备日均能耗的 17 倍以上，采用动态电压频率调节技术虽可缓解瞬时功耗压力却又会导致关键任务响应延迟增加，工业生产场景中振动传感器持续运行的 LSTM 预测模型使设备续航时间缩短至原设计的 35%，能量收集技术现阶段提供的微瓦级功率根本无法支撑复杂机器学习任务的持续运行需求。

（三）异构系统协同安全风险叠加

传统电子信息系统与人工智能组件的融合应用引发多维度安全隐患，智能通信网络采用的联邦学习架构存在恶意节点通过梯度泄露攻击窃取原始数据的系统性风险，边缘计算节点在缺少可信执行环境保护的情形下面临模型参数被未授权篡改的操作威胁，工业控制系统中 PLC 设备集成预测性维护模块后其Modbus-TCP 协议暴露面显著扩大形成新型攻击向量，传统网络安全审计机制因无法解析深度学习模型的决策逻辑导致威胁检测出现关键盲区，这种复合型安全挑战远超当前安全防护体系的设计应对范围。

（四）跨技术标准融合进程迟滞

人工智能技术在通信与电子领域的碎片化应用造成标准体系割裂，不同厂商开发的设备端学习框架在模型压缩比量化参数定义层面存在 8 类互斥标准，工业物联网领域 OPC-UA 协议与智能诊断模型的接口规范尚未完成国际标准化组织认证流程，5G 网络切片管理平台对第三方深度学习模型的兼容性测试覆盖率不足需求总量的 22% ，半导体产业中存算一体芯片的能效测试方法论缺失导致不同架构性能比对缺乏统一基准，这种标准真空状态严重阻碍了跨平台智能

解决方案的互联互通 [3]。

三、人工智能背景下计算机通信技术与电子信息技术融合的策略

（一）智能通信基建设施升级路径

构建面向智能通信的新型基础设施体系需系统性解决协议层到硬件层的协同适配问题，在基站设备改造层面引入支持动态重配置的 FPGA 芯片组与多核异构计算架构作为硬件加速基础，采用基于 PCIe 5.0 高速互联的硬件抽象层设计实现传统基带处理单元与神经网络加速模块间的数据低延时交换，针对存量核心网设备部署云原生架构的虚拟化网络功能组件，通过在虚拟交换机中集成轻量级流量分类模型实现传统网络向软件定义网络的平滑迁移。在协议栈智能化改造领域推进 O-RAN 联盟制定的开放接口标准落地，建立深度学习模型与无线资源管理模块间的标准化数据交互接口格式，开发具备在线学习能力的QoS 保障算法引擎取代传统静态带宽分配策略，实施阶段化升级方案优先在 5G高频载波基站部署毫米波信道状态预测模型，同步开展传输网控制面与用户面分离改造为边缘智能计算预留独立数据通路。

（二）端侧设备能效协同优化方案

突破物联网终端算力与功耗的平衡瓶颈需要构建软硬件协同的能效管理体系，硬件层面采用台积电 16nm FinFET 工艺制造集成多电压域管理的专用 AI芯片，在传感器节点中部署可分区块供电的电源门控单元实现未激活神经网络层的微秒级断电能力，通过自适应衬底偏置调节技术动态平衡晶体管漏电流与开关速度。软件算法维度开发基于关键任务评估模型的动态频率调节策略，依据目标检测场景复杂度自适应切换 YOLOv3-Tiny 与 MobileNetV2 等不同规模视觉模型，利用知识蒸馏技术将百兆级大型模型压缩至 800KB 以下的嵌入式系统适配规模，在模型推理阶段采用 8 位整型量化运算替代 32 位浮点计算降低内存带宽占用率达 70%，设计支持设备剩余电量感知的预测性任务调度器，当电池容量低于阈值时自动切换至低分辨率传感模式并关闭非必要通信模块 [4]。

（三）融合架构安全防护体系重构

应对智能通信场景的多维安全威胁需建立覆盖物理层到应用层的纵深防御机制，在联邦学习框架中部署基于 Paillier 同态加密的分布式梯度聚合验证平台，通过零知识证明协议确保参与方上传参数的真实性，在边缘计算节点植入支持 SM4 国密算法的硬件安全模块建立可信执行环境。针对工业控制系统开发深度报文检测引擎解析 Modbus-TCP 协议中嵌入的预测模型控制指令，构建包含设备指纹识别与行为基线建模的双因子认证系统，设计支持 ONNX 中间表示格式的智能流量审计探针实现对加密通信流中异常模式的实时检测。建立跨运营商的人工智能威胁情报共享联盟，基于区块链技术构建去中心化的安全事件响应平台，在网络切片管理系统中部署对抗性攻击检测模型动态评估 DDoS攻击对切片服务质量的影响路径。

（四）跨领域标准协同推进机制

破解技术标准碎片化困局需构筑产业协同的创新生态体系，联合 IEEE 通信学会与 SEMI 国际半导体协会成立智能电子通信标准工作组，优先制定《边缘人工智能设备模型接口规范》统一 TensorFlow Lite 与 CoreML 等框架的输入输出数据格式，发布《6G 智能空口协议白皮书》定义神经网络对物理层编码调制的控制信令结构。推动中国通信标准化协会建立涵盖芯片能效测试到应用层协议验证的全栈评估体系，在深圳人工智能测评中心部署支持多厂商设备互操作的兼容性测试平台，开发覆盖模型训练精度、推理时延和能效比等 12 项核心指标的认证基准测试工具集。主导国际电信联盟 FG-AI4NET 专项工作组推进人工智能原生网络架构标准化，在 ITU-T Y.3172 框架下确立网络切片智能管理接口的技术参数要求，为中国企业自主研发的智能通信核心技术进入 3GPP标准体系创造制度性通道。

总结

综上所述，人工智能与计算机通信及电子信息技术的深度融合正在引发从底层硬件架构到上层应用范式的系统性变革，当前技术演进已跨越单纯的功能增强阶段进入智能重构周期，通信协议的动态资源调度机制与电子设备的边缘感知能力协同构建了物理世界与数字空间的实时交互通道，边缘计算节点的规模化部署则初步实现了数据处理重心向源端的战略转移。未来技术发展将呈现通信 - 计算 - 控制三要素深度耦合的螺旋式上升态势，随着存算一体芯片工艺成熟与联邦学习安全框架完善，智能通信系统将从当前的辅助决策角色演进为具备自主优化能力的数字基础设施神经中枢，最终推动工业互联网、智慧城市等重大场景实现从局部智能到全局优化的范式跃迁。

参考文献

[1] 马倩倩 , 张维一 . 基于人工智能的计算机通信与电子信息技术 [J]. 信息与电脑 ,2025,37(04):88-90.

[2] 韩琦 . 通信技术与电子信息技术在人工智能领域的应用 [J]. 通讯世界 ,2024,31(12):22-24.

[3] 周睿 . 计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域的应用分析[J]. 电子元器件与信息技术 ,2024,8(03):55-58.

[4] 宫小冬 . 计算机通信与电子信息技术在人工智能领域中的应用 [J]. 自动化应用 ,2023,64(10):236-238.